[发明专利]一种匝间短路电机定子绕组故障匝数的判断方法

说明书

一种匝间短路电机定子绕组故障匝数的判断方法，涉及电机领域。本发明是为了在检测匝间短路的同时，还能够诊断出故障匝数。本发明所述的一种匝间短路电机定子绕组故障匝数的判断方法，利用灰内涵序列，打破了传统邓氏关联度局部控制整体的局限，提高了电机故障判别准确度；小区间定位法，大大缩小了计算量，提高电机诊断速度，为电机的运行、检修、容错提供了理论依据。

技术领域

本发明属于电机领域，尤其涉及电机匝间短路故障的检测技术。

背景技术

匝间短路故障是电机中比较常见的故障，传统的匝间短路故障的诊断方法是信号处理法，这种方法虽然能够很好的检测出匝间短路故障的存在，但却无法准确检测出其故障程度。实践表明，轻微的匝间短路故障对电机的运行影响不大，但是一旦故障扩大，将会产生较大的涡流，大大降低电机的运行效率，甚至造成更为严重的相间短路和对地短路，对电机造成无法逆转的损害。因此，如果能够在检测匝间短路的同时，准确地诊断出故障程度，对电机的运行、检修、容错有着重要的现实意义。

发明内容

本发明是为了在检测匝间短路的同时，还能够诊断出故障匝数，现提供一种匝间短路电机定子绕组故障匝数的判断方法。

一种匝间短路电机定子绕组故障匝数的判断方法，包括以下步骤：

初始化：建立电机模型，该电机模型中定子绕组总匝数为N，

步骤一：在故障匝数区间内均匀选取m个故障匝数点，其中，2≤m≤N_k，N_k为故障匝数区间内故障匝数点的总数，初始故障匝数区间为[0,N]，

步骤二：分别将m个故障匝数点对应的故障匝数置于电机模型中，采集每个故障匝数点对应的特征信号作为一组标准特征参数，利用m组标准特征参数构建m组标准灰内涵序列，将m组标准灰内涵序列构成标准数据库，所述特征信号中包括：电信号、磁信号和振动信号，

步骤三：分别采集被测故障电机的特征信号作为被测特征参数，利用被测特征参数构建被测灰内涵序列，

步骤四：将被测灰内涵序列与标准数据库中的每一组标准灰内涵序列进行关联度计算，并将获得的m组关联度由大到小进行排序，

步骤五：将第一关联度和第二关联度对应的故障匝数作为区间端点，构成第一重区间，

步骤六：判断第一重区间内的故障匝数点总数是否大于2，是则执行步骤七，否则将第一关联度对应的故障匝数作为被测电机定子绕组的故障匝数，

步骤七：将第一关联度对应的故障匝数和第一重区间的中点作为区间端点，构成第二重区间，

步骤八：判断第二重区间内的故障匝数点总数是否大于2，是则将第二重区间替换为故障匝数区间，然后返回步骤一，否则执行步骤九，

步骤九：计算第一重区间中点对应的灰内涵序列，将该灰内涵序列与将被测灰内涵序列进行关联度计算，获得中间关联度，

步骤十：判断中间关联度是否大于第一关联度，是则将中间关联度对应的故障匝数作为被测电机定子绕组的故障匝数，否则将第一关联度对应的故障匝数作为被测电机定子绕组的故障匝数。

进一步的，上述利用m组标准特征参数构建m组标准灰内涵序列的具体方法为：

设行为序列：

其中，X_i为第i个故障匝数点对应的标准特征参数，x_i(1),x_i(2),…,x_i(n)为第i组标准特征参数中的特征信号，

根据下式构建x_i(k)在X_i所有特征信号平均值中的占比y_i(k)：